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離散滑??刂频幕驹?/h1>

2022-06-11 15:59 作者:學海行舟  | 我要投稿

? ? ???滑模控制理論上是針對連續(xù)系統(tǒng),但是在實際工業(yè)控制過程中由于采用計算機實時控制,被控對象變?yōu)殡x散系統(tǒng)。對于離散系統(tǒng),滑??刂撇荒墚a(chǎn)生理想的滑動模態(tài),只能產(chǎn)生準滑??刂疲瑴驶瑒幽B(tài)的定義如下:

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?S%5E%7B%5CDelta%7D%3D%5C%7Bx%5Cin%20R%5En%7C-%5CDelta%20%5Cle%20s(x)%3DCx(k)%5Cle%20%2B%5CDelta%5C%7D

????????上式表明從任意位置出發(fā)的離散系統(tǒng),在有限控制周期內(nèi)到達滑模面s(x)并在上面運動,則稱為理想滑動模態(tài)。如果系統(tǒng)在帶寬內(nèi)不斷穿越滑模面,則稱為離散系統(tǒng)的準滑動模態(tài),其中上式中的2%5CDelta表示的是切換帶的帶寬,如下圖所示。

準滑動模態(tài)

? ? ? ? ? 為了分析離散滑模的存在性和可達到性,我們選取了如下的李雅普諾夫函數(shù)

????????????????????????????????????????????????V(k)%3D%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7Ds(k)%5E2

????? ????則下面的條件需要滿足

????????????????????????????????????%5CDelta%20V(k)%3Ds%5E2(k%2B1)-s%5E2(k)%3C0%2C%20s(k)%5Cneq0

? ? ? ? ?當采樣時間T很小是,離散滑模的存在和到達條件可以表示為

????????????????????????????????????????%5Bs(k%2B1)-s(k)%5Dsgn(s(k))%3C0

????????????????????????????????????????%5Bs(k%2B1)%2Bs(k)%5Dsgn(s(k))%3E0

? ? ? ? ?為了闡述離散滑??刂频脑O計,我們以離散指數(shù)趨近律為例進行設計。

? ? ? ? ?對于給定的離散系統(tǒng)

????????????????????????????????????????????x(k%2B1)%3DAx(k)%2BBu(k)

? ? ? ? ?離散滑模面設計為

????????????????????????????????????????????????????s(k)%3DCx(k)

????????其中,C%3D%5Bc_1%2Cc_2...c_n%5D

? ? ? ? 指數(shù)趨近律時域表示為

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?%5Cdot%7Bs%7D(t)%3D-%5Cvarepsilon%20sgn(s(t))-qs(t)%2C%5Cvarepsilon%20%3E0%EF%BC%8Cq%3E0

????????將上式進行離散化,得到指數(shù)趨近律為

????????????????????????????????s(k%2B1)-s(k)%3D-%5Cvarepsilon%20T%20sgn(s(t))-qTs(t)

????????為了滿足收斂的條件,在選擇參數(shù)時需要滿足下面的要求

????????????????%5Bs(k%2B1)-s(k)%5Dsgn(s(k))%3D-qT%7Cs(k)%7C-%5Cvarepsilon%20T%3C0

? ? ? ? ? ? ? ??%5Bs(k%2B1)%2Bs(k)%5Dsgn(s(k))%3D(2-qT)%7Cs(k)%7C-%5Cvarepsilon%20T%7Cs(k)%7C%3E0

? ? ? ? ?其中,當采樣時間T很小時,2-qT%5Cgg%200

?????????則將滑模面s(k%2B1)%3DCx(k%2B1)%3DCAx(k)%2BCBu(k)帶入到趨近律,則可得到

? ? ? ? ? ? ? ? ??-(Tq-1)s(k)-%5Cvarepsilon%20T%20sign(s(k))%3DCAx(k)%2BCBu(k)

????????假設滑模變結(jié)構(gòu)可控條件CB%5Cneq%200成立,則離散滑模控制率為

? ? ? ? ? ? ??u(k)%3D-(CB)%5E%7B-1%7D%5BCAx(k)-(1-qT)s(k)%2B%5Cvarepsilon%20T%20sign(s(k))%5D

????????為了防止控制器發(fā)生抖振,我們可以采用飽和函數(shù)sat(s)代替理想滑??刂浦械姆柡瘮?shù)sign(s):

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??%20sat(s)%3D%5Cleft%5C%7B%0A%5Cbegin%7Baligned%7D%0A1%2C%20%26%20s%3E%5CDelta%20%5C%5C%0Aks%2C%20%26%20%7Cs%7C%5Cleq%5CDelta%2Ck%3D%5Cfrac%7B1%7D%7B%5CDelta%7D%5C%5C%0A-1%2C%20%26%20s%3C-%5CDelta%0A%5Cend%7Baligned%7D%0A%5Cright.%0A

????????為了驗證上述理論,我們針對下面的二階離散系統(tǒng)進行滑模控制設計

????? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?x(k%2B1)%3DAx(k)%2BBu(k)

? ? ? ? 其中,A%20%3D%0A%20%20%5Cleft%5B%20%7B%5Cbegin%7Barray%7D%7Bcc%7D%0A%20%20%20%201%20%26%200.001%20%5C%5C%0A%20%20%20%200%20%26%200.9753%20%5C%5C%0A%20%20%5Cend%7Barray%7D%20%7D%20%5Cright%5D%0A,B%20%3D%0A%20%20%5Cleft%5B%20%7B%5Cbegin%7Barray%7D%7Bcc%7D%0A%20%20%20%20-0.0001%20%20%5C%5C%0A%20%20%20%20-0.1314%20%5C%5C%0A%20%20%5Cend%7Barray%7D%20%7D%20%5Cright%5D%0A

? ? ? ? 采樣時間T=1ms,C=[5 1],q=10,%5Cvarepsilon%20%3D0.5,%5CDelta%3D0.005,初始狀態(tài)x(0)%3D%5B0.5%20%5Cquad0.5%5D,Simulink環(huán)境下搭建的模型如下:

仿真結(jié)果如下圖所示。

????????

?????? ?接著我們針對位置跟蹤進行滑??刂圃O計,離散系統(tǒng)狀態(tài)方程如下

????? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?x(k%2B1)%3DAx(k)%2BBu(k)

? ? ? ??其中,x(k)%3D%5Bx_1(k)%3Bx_2(k)%5D,設置位置指令為r(k),其變化率為dr(k),則

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??R(k)%3D%5Br(k)%3Bdr(k)%5D%2CR(k%2B1)%3D%5Br(k%2B1)%3Bdr(k%2B1)%5D

? ? ? ? 為了預測k+1時刻的給定量,這里采用線性外推的方法,則

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?R(k%2B1)%3D2R(k)-R(k-1)

????????滑模面定義為

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?s(k)%3DC_e(R(k)-x(k))

????????其中,C_e%3D%5Bc%20%5Cquad1%5D,則

????????????????????????s(k%2B1)%3DC_e(R(k%2B1)-Ax(k)-Bu(k))

? ? ? ?最后可以求得控制率為

????? ? ? ? ? ? ? ? ?u(k)%3D(C_eB)%5E%7B-1%7D(C_eR(k%2B1)-C_eAx(k)-s(k%2B1))

? ? ? ?帶入指數(shù)趨近律之后可得

? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? ?u(k)%3D(C_eB)%5E%7B-1%7D(C_eR(k%2B1)-C_eAx(k)-s(k)-%5Cvarepsilon%20Tsign(s(k))-qTs(k))

????????仿真中

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?A%20%3D%0A%20%20%5Cleft%5B%20%7B%5Cbegin%7Barray%7D%7Bcc%7D%0A%20%20%20%201%20%26%200.001%20%5C%5C%0A%20%20%20%200%20%26%200.9753%20%5C%5C%0A%20%20%5Cend%7Barray%7D%20%7D%20%5Cright%5D%0AB%20%3D%0A%20%20%5Cleft%5B%20%7B%5Cbegin%7Barray%7D%7Bcc%7D%0A%20%20%20%200.0001%20%20%5C%5C%0A%20%20%20%200.1314%20%5C%5C%0A%20%20%5Cend%7Barray%7D%20%7D%20%5Cright%5D%0A

? ? ? ? 指令信號r(k)%3D0.5sin(6%5Cpi%20t),c=10,q=30,%5Cvarepsilon%20%3D5,%5CDelta%3D0.005,初始狀態(tài)x(0)%3D%5B-0.5%20%5Cquad-0.5%5D,仿真結(jié)果如下

????????從上面的仿真結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),設計的離散滑??刂扑惴梢宰尡豢貙ο蠛芸斓母櫳显O定的值,且誤差也很小,符合設計要求。

離散滑??刂频幕驹淼脑u論 (共 條)

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